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私はthis質問をしばらく前に受け取りました。答えは私には満足でした。しかし、私はコードを書き換えたので、私は新しい問題があります。ここで加重指数をスプライスしてスムーズな値を得る
はデータです：
a=1:50
b=14:63
c=rep(1,50)
wa=c(rep(2,5),rep(6,5),rep(5,5),rep(2,15),rep(0,10),rep(1,10))
wb=c(rep(5,5),rep(2,5),rep(1,5),rep(6,15),rep(5,10),rep(0,10))
wc=c(rep(3,5),rep(2,5),rep(4,5),rep(2,15),rep(5,10),rep(9,10))
z=data.frame(a,b,c,wa,wb,wc)
z$ind=rowSums(z[,1:3]*z[,4:6])/rowSums(z[,4:6])
その後、我々は、これら2つの機能を実行します。
changeWeight<-function(x){
test <- NA
for(i in 2:NROW(z)) {
test[i] <- if(z$wa[i]-z$wa[i-1]==0) 0 else 1
}
return(test)
}
z$test<-changeWeight()
そして：だからここ
spliceValue <- function(x) {
splice <- 0
for(i in 2:NROW(z)) {
splice[i] <- if(z$test[i]==1) (rowSums(z[i,1:3]*z[i-1,4:6])/rowSums(z[i-1,4:6]))/z$ind[i] else splice[i-1]
}
return(splice)
}
z$splice<-spliceValue()
を、それが問題になるところです。 、
a b c wa wb wc ind test splice spind
1 1 14 1 2 5 3 7.5 NA 0.0000000 7.50000
2 2 15 1 2 5 3 8.2 0 0.0000000 8.20000
3 3 16 1 2 5 3 8.9 0 0.0000000 8.90000
4 4 17 1 2 5 3 9.6 0 0.0000000 9.60000
5 5 18 1 2 5 3 10.3 0 0.0000000 10.30000
6 6 19 1 6 2 2 7.6 1 1.4473684 11.00000
7 7 20 1 6 2 2 8.4 0 1.4473684 12.15789
8 8 21 1 6 2 2 9.2 0 1.4473684 13.31579
9 9 22 1 6 2 2 10.0 0 1.4473684 14.47368
10 10 23 1 6 2 2 10.8 0 1.4473684 15.63158
11 11 24 1 5 1 4 8.3 1 1.3975904 11.60000
12 12 25 1 5 1 4 8.9 0 1.3975904 12.43855
13 13 26 1 5 1 4 9.5 0 1.3975904 13.27711
14 14 27 1 5 1 4 10.1 0 1.3975904 14.11566
15 15 28 1 5 1 4 10.7 0 1.3975904 14.95422
16 16 29 1 2 6 2 20.8 1 0.5432692 11.30000
17 17 30 1 2 6 2 21.6 0 0.5432692 11.73462
18 18 31 1 2 6 2 22.4 0 0.5432692 12.16923
19 19 32 1 2 6 2 23.2 0 0.5432692 12.60385
20 20 33 1 2 6 2 24.0 0 0.5432692 13.03846
21 21 34 1 2 6 2 24.8 0 0.5432692 13.47308
22 22 35 1 2 6 2 25.6 0 0.5432692 13.90769
23 23 36 1 2 6 2 26.4 0 0.5432692 14.34231
24 24 37 1 2 6 2 27.2 0 0.5432692 14.77692
25 25 38 1 2 6 2 28.0 0 0.5432692 15.21154
26 26 39 1 2 6 2 28.8 0 0.5432692 15.64615
27 27 40 1 2 6 2 29.6 0 0.5432692 16.08077
28 28 41 1 2 6 2 30.4 0 0.5432692 16.51538
29 29 42 1 2 6 2 31.2 0 0.5432692 16.95000
30 30 43 1 2 6 2 32.0 0 0.5432692 17.38462
31 31 44 1 0 5 5 22.5 1 1.4577778 32.80000
32 32 45 1 0 5 5 23.0 0 1.4577778 33.52889
33 33 46 1 0 5 5 23.5 0 1.4577778 34.25778
34 34 47 1 0 5 5 24.0 0 1.4577778 34.98667
35 35 48 1 0 5 5 24.5 0 1.4577778 35.71556
36 36 49 1 0 5 5 25.0 0 1.4577778 36.44444
37 37 50 1 0 5 5 25.5 0 1.4577778 37.17333
38 38 51 1 0 5 5 26.0 0 1.4577778 37.90222
39 39 52 1 0 5 5 26.5 0 1.4577778 38.63111
40 40 53 1 0 5 5 27.0 0 1.4577778 39.36000
41 41 54 1 1 0 9 5.0 1 5.5000000 27.50000
42 42 55 1 1 0 9 5.1 0 5.5000000 28.05000
43 43 56 1 1 0 9 5.2 0 5.5000000 28.60000
44 44 57 1 1 0 9 5.3 0 5.5000000 29.15000
45 45 58 1 1 0 9 5.4 0 5.5000000 29.70000
46 46 59 1 1 0 9 5.5 0 5.5000000 30.25000
47 47 60 1 1 0 9 5.6 0 5.5000000 30.80000
48 48 61 1 1 0 9 5.7 0 5.5000000 31.35000
49 49 62 1 1 0 9 5.8 0 5.5000000 31.90000
50 50 63 1 1 0 9 5.9 0 5.5000000 32.45000
だからz$spindは10レコードまでの罰金ですが、レコードの11で何の円滑な移行の重みがありません（WA：
z$spind=ifelse(z$splice==0,z$ind,z$splice*z$ind)
と、次のデータフレームを取得する：私はこれを実行しますwb、wc）が変化する。なぜなら、私のspliceValue関数はz$indで割っています。これは、最初のスプライスレコード6が平滑化インデックスz$spindと一致しないためです。そのため、その後に実行されるspliceValue関数は、間違った番号を返します。私はいくつかの重さの変更を回避する方法を作成しました。
splicetValue <- function(x) {
splicet <- 0
for(i in 2:NROW(z)) {
splicet[i] <- if(z$test[i]==1&z$splice[i-1]!=0) (rowSums(z[i,1:3]*z[i-1,4:6])/rowSums(z[i-1,4:6]))*z$splice[i-1] else if(z$test[i]==1&z$splice[i-1]==0) (rowSums(z[i,1:3]*z[i-1,4:6])/rowSums(z[i-1,4:6])) else z$spind[i]
}
return(splicet)
}
z$splicet<-splicetValue()
spliceiValue <- function(x) {
splice <- 0
for(i in 2:NROW(z)) {
splice[i] <- if(z$test[i]==1) (z$splicet[i])/z$ind[i] else splice[i-1]
}
return(splice)
}
z$splice<-spliceiValue()
z$spind=ifelse(z$splice==0,z$ind,z$splice*z$ind)
私の唯一の問題は、今、このコード全体が回z$test==1の数より1つの少ない時間を実行する必要があるということです。
z$test==1と入力すると、xx=sum(z$test,na.rm=T)と表示されます。今、私は私の最終的な結果は次のようになりますように、反復ループに上記のコードをラップする方法がわからない：Zの$のspindは重みが変更されたときはいつでも、巨大なスパイクを持っていないか
a b c wa wb wc ind test splice spind splicet
1 1 14 1 2 5 3 7.5 NA 0.000000 7.50000 0.00000
2 2 15 1 2 5 3 8.2 0 0.000000 8.20000 8.20000
3 3 16 1 2 5 3 8.9 0 0.000000 8.90000 8.90000
4 4 17 1 2 5 3 9.6 0 0.000000 9.60000 9.60000
5 5 18 1 2 5 3 10.3 0 0.000000 10.30000 10.30000
6 6 19 1 6 2 2 7.6 1 1.447368 11.00000 11.00000
7 7 20 1 6 2 2 8.4 0 1.447368 12.15789 12.15789
8 8 21 1 6 2 2 9.2 0 1.447368 13.31579 13.31579
9 9 22 1 6 2 2 10.0 0 1.447368 14.47368 14.47368
10 10 23 1 6 2 2 10.8 0 1.447368 15.63158 15.63158
11 11 24 1 5 1 4 8.3 1 2.022828 16.78947 16.78947
12 12 25 1 5 1 4 8.9 0 2.022828 18.00317 18.00317
13 13 26 1 5 1 4 9.5 0 2.022828 19.21687 19.21687
14 14 27 1 5 1 4 10.1 0 2.022828 20.43056 20.43056
15 15 28 1 5 1 4 10.7 0 2.022828 21.64426 21.64426
16 16 29 1 2 6 2 20.8 1 1.098940 22.85796 22.85796
17 17 30 1 2 6 2 21.6 0 1.098940 23.73711 23.73711
18 18 31 1 2 6 2 22.4 0 1.098940 24.61626 24.61626
19 19 32 1 2 6 2 23.2 0 1.098940 25.49541 25.49541
20 20 33 1 2 6 2 24.0 0 1.098940 26.37457 26.37457
21 21 34 1 2 6 2 24.8 0 1.098940 27.25372 27.25372
22 22 35 1 2 6 2 25.6 0 1.098940 28.13287 28.13287
23 23 36 1 2 6 2 26.4 0 1.098940 29.01202 29.01202
24 24 37 1 2 6 2 27.2 0 1.098940 29.89118 29.89118
25 25 38 1 2 6 2 28.0 0 1.098940 30.77033 30.77033
26 26 39 1 2 6 2 28.8 0 1.098940 31.64948 31.64948
27 27 40 1 2 6 2 29.6 0 1.098940 32.52863 32.52863
28 28 41 1 2 6 2 30.4 0 1.098940 33.40778 33.40778
29 29 42 1 2 6 2 31.2 0 1.098940 34.28694 34.28694
30 30 43 1 2 6 2 32.0 0 1.098940 35.16609 35.16609
31 31 44 1 0 5 5 22.5 1 1.602011 36.04524 36.04524
32 32 45 1 0 5 5 23.0 0 1.602011 36.84625 36.84625
33 33 46 1 0 5 5 23.5 0 1.602011 37.64725 37.64725
34 34 47 1 0 5 5 24.0 0 1.602011 38.44826 38.44826
35 35 48 1 0 5 5 24.5 0 1.602011 39.24926 39.24926
36 36 49 1 0 5 5 25.0 0 1.602011 40.05027 40.05027
37 37 50 1 0 5 5 25.5 0 1.602011 40.85127 40.85127
38 38 51 1 0 5 5 26.0 0 1.602011 41.65228 41.65228
39 39 52 1 0 5 5 26.5 0 1.602011 42.45328 42.45328
40 40 53 1 0 5 5 27.0 0 1.602011 43.25429 43.25429
41 41 54 1 1 0 9 5.0 1 8.811059 44.05530 44.05530
42 42 55 1 1 0 9 5.1 0 8.811059 44.93640 31.04697
43 43 56 1 1 0 9 5.2 0 8.811059 45.81751 31.65573
44 44 57 1 1 0 9 5.3 0 8.811059 46.69861 32.26450
45 45 58 1 1 0 9 5.4 0 8.811059 47.57972 32.87326
46 46 59 1 1 0 9 5.5 0 8.811059 48.46082 33.48202
47 47 60 1 1 0 9 5.6 0 8.811059 49.34193 34.09079
48 48 61 1 1 0 9 5.7 0 8.811059 50.22304 34.69955
49 49 62 1 1 0 9 5.8 0 8.811059 51.10414 35.30832
50 50 63 1 1 0 9 5.9 0 8.811059 51.98525 35.91708
注意。これは適切にスプライシングされたインデックスです。これは、重みが5回変更されたので、上記コードの4回の反復が必要でした。私は、反復ループのいくつかの並べ替えでそのコードをラップしたいと思い、これは私が思い付いたものですが、私のRのスキルが限られているとして、それは無益な試みです：
xx=sum(z$test,na.rm=T)
fixValue = function(y) {
for(q in 1:xx-1) {
splicetValue <- function(x) {
splicet <- 0
for(i in 2:NROW(z)) {
splicet[i] <- if(z$test[i]==1&z$splice[i-1]!=0) (rowSums(z[i,1:3]*z[i-1,4:6])/rowSums(z[i-1,4:6]))*z$splice[i-1] else if(z$test[i]==1&z$splice[i-1]==0) (rowSums(z[i,1:3]*z[i-1,4:6])/rowSums(z[i-1,4:6])) else z$spind[i]
}
return(splicet)
}
z$splicet<-splicetValue()
spliceiValue <- function(x) {
splice <- 0
for(i in 2:NROW(z)) {
splice[i] <- if(z$test[i]==1) (z$splicet[i])/z$ind[i] else splice[i-1]
}
return(splice)
}
z$splice<-spliceiValue()
z$spind=ifelse(z$splice==0,z$ind,z$splice*z$ind)
}
}
は私が間違って何をしているのですか？
@thequeristは、今、あなたのためにこの仕事をしますか？ – Julius
私が必要としたもの。 – thequerist